5月20日，深度学习技术和应用国家工程实验室与百度共同主办的WAVESUMIT首席2021深度学习开发者峰会在北京召开。本届峰会上，百度首次揭晓人工智能融合创新趋势下的AI工业大生产实现路径。
我们正处在以人工智能为核心驱动力量的第四次工业革命浪潮之中，深度学习正推进人工智能进入工业大生产的阶段。从企业中的少数人开始考虑我们面对的问题能不能用AI来解决，到真正的实现高效、高质量的大生产，把AI技术的价值带入到企业的生产活动当中，是否存在一条可以参考、可以实践的路径?
百度集团副总裁、深度学习技术和应用国家工程实验室副主任吴甜在峰会主题演讲中首次共享飞桨与产业伙伴广泛合作，观察到的AI工业大生产路径。她说，企业应用AI的过程分为三个阶段，第一阶段是企业中少数先驱引进AI进行原型验证，被称为AI先驱探索阶段的验证产生利益后，从个人实践转变为建设队伍学习和应用AI，被称为AI研讨会的应用阶段的企业进行大量的AI应用，数百人、数千人一起工作，很多任务共同生产，进入AI工业的大生产阶段，更长期地实现社会化的共同生产。
吴甜具体分析了企业在这三个阶段面临的问题和解决方法。
AI先行者探路阶段，需要有适配场景的模型、调优工具以及部署支持优艾设计网_设计百科，实现AI算法的快速验证落地，解决实际问题。桨提供了在工业场景中实践磨练的丰富模型库，多平台推理配置工具链，全面灵活的硬件适应结构和生态基础，保障AI先驱探索成功。
从个人实践到领导团队的AI研讨会应用阶段，团队中专业的AI研究开发人数少，不同专业背景的成员必须一起迅速学习AI模型开发的问题。飞桨丰富且多层次的产品结构，涵盖可视化界面、场景类套件、算法类套件、模型库、核心框架，非常适用于这个阶段的团队应用AI创新，同时这个过程中团队成员也会持续成长，实现AI能力研发的进阶。
到了AI工业的大生产阶段，很多人共同生产很多任务，计算机和开发人员的性能提高很重要。桨企业级AI开发平台提供高效的计算管理和计划、全过程的综合开发环境，平台化可以大规模生产AI。进一步发展，从企业内部多任务分工合作，走向全社会AI大生产合作。
从桨平台的数据可以看出，随着人工智能与产业的融合，桨已经聚集了320万开发商，服务了12万企业，创建了36万模式，复盖了工业、能源、金融、医疗、农业、城市管理、交通、信息技术等各种行业和场景。而且，这组数据还在持续增长。相信未来繁荣的社会化AI大生产协同一定能实现。
通过开源开放、生态建设，桨聚集了整个社会的力量，构建了可持续发展的AI基础平台，有效帮助最先进的科学研究探索，不断降低产业使用AI能力的门槛，与产学研究各界的合作伙伴、开发人员一起，将AI应用于各行各业，加快社会化AI的大生产过程。
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